Електронний архів

Національного університету "Львівська політехніка"

Архів зберігає опубліковані наукові матеріали переважно працівників Університету. Також доступна можливість "самоархівування"

 

Communities in DSpace

Select a community to browse its collections.

Now showing 1 - 4 of 4

Recent Submissions

No Thumbnail Available
Item
Розробка інформаційної технології розпізнавання товарів на полицях супермаркетів
(Національний університет «Львівська політехніка», 2022) Марко , Олександра Михайлівна; Національний університет «Львівська політехніка»
Метою дипломної роботи є розробка інформаційної технології ідентифікації. Об’єктом дослідження є процеси автоматизованого розпізнавання та ідентифікації товарів на полицях магазинів з попереднього отриманих зображень. В результаті виконання дипломної роботи було розроблено інформаційну технологію що розпізнає товари на зображенні полиць магазинів та ідентифікує бренд виявленого товару. Загальний обсяг бакалаврської кваліфікаційної роботи 49 ст., 21 рис., 2 табл., 67 використаних джерел. The eyes are the main organ that helps people learn about this world. We look and see everything around us. Unfortunately or fortunately, technology has not yet been able to evolve to compete with the human eye and the speed of image processing that the human brain is capable of. Seeing an object in our environment makes it easy for us to quickly assess what it is, what materials the object is made of, and whether it is safe for us. However, even modern technology cannot quickly cope with such seemingly simple tasks. Sight is the most important part of our perception of the world around us. Every day we identify and recognize thousands of objects and experience hundreds of impressions. All these objects are endowed with certain sets of characteristics, the combination of which gives us a full understanding and perception of a subject. The human visual system is a very complex and still not fully understood mechanism. However, with the development of technology, humanity seeks to replace human labor with mechanical, respectively, for us it is called the task of realizing computer vision. In general, the task of computer vision can be summarized as the process of image processing when computing devices analyze digital images or videos and as a result, get a basic understanding of the world around them.
No Thumbnail Available
Item
Система розпізнавання захворювань шкіри на основі застосування методів штучного інтелекту
(Національний університет «Львівська політехніка», 2022) Гавриляк, Тарас Володимирович; Національний університет «Львівська політехніка»
Дана бакалаврська кваліфікаційна робота на тему «Система розпізнавання захворювань шкіри на основі застосування методів штучного інтелекту» виконана студентом групи КН-408 Гавриляком Тарасом. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп'ютерні науки». Метою роботи є розробка системи для раннього виявлення та діагностики захворювань шкіри з використанням методів штучного інтелекту. Об’єктом дослідження є процес розпізнавання зображень ділянок шкіри людини з метою визначення різноманітних захворювань шкіри, аналіз даних та підходів вирішення поставлених у роботі задач. Результатом виконання даної роботи є розроблений мобільний застосунок на операційній системі Android, що за допомогою розробленого та натренованого на пошук певних недуг шкіри класифікатора зображень здатен з високою точністю допомогти діагностувати такі захворювання як випадіння волосся, алергію, грибок нігтів та запальне захворювання шкіри – прищі. Для технічної реалізації застосунку було використано найсучасніші технології та архітектурні підходи. Проведено повний аналіз та опис всіх етапів розробки та отриманого програмного рішення. Обсяг роботи: 49 сторінок, 30 рисунків, 1 таблиця, 1 додаток, 16 джерел. This bachelor’s degree work on " Skin disease recognition system based on the use of artificial intelligence methods" was performed by a student of group KN-408, Taras Havryliak. The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in "Computer Science", 122. The purpose of the work is to develop a system for the early detection and diagnosis of some skin diseases based on the use of artificial intelligence methods. The object of research is recognizing images of human skin areas to identify various skin diseases, data and software analysis. The result of this work is a mobile application powered by the Android operating system, which with the help of a developed image classifier to search for certain skin diseases can help in the diagnosis of such maladies as hair loss, allergies, nail fungus, and inflammatory skin diseases - acne. The most modern technologies and architectural approaches were used for the technical implementation of the application. A complete analysis and description of all stages of development and developed software solution are provided. Total volume: 49 pages, 30 images, 1 table, 1 add-on, 16 quotes.
No Thumbnail Available
Item
Дослідження та виявлення стеганографічних перетворень у цифрових зображеннях
(Національний університет «Львівська політехніка», 2022) Жук , Анастасія Петрівніа; Національний університет «Львівська політехніка»
Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КН-408 Жук Анастасією Петрівною. Тема «Дослідження та виявлення стеганографічних перетворень у цифрових зображеннях». Дипломна робота направлена на здобуття ступеня бакалавра у спеціальності 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є дослідження можливостей виявлення стеганографічних змін у цифрових зображеннях на основі алгоритмів та розроблених методів штучного інтелекту. Об’єктом дослідження є методи виявлення прихованої таємної інформації у цифрові контейнерах. Практичне значення полягає у тому, що на основі методів штучного інтелекту будемо мати змогу підтвердити наявність стеганографічних змін у зображеннях, для того щоб уникнути різноманітних хакерських чи зловмисницьких передач потенційно небезпечних даних. У отриманому результаті після реалізації цієї роботи було виконано наступне: досліджено актуальність даної теми, зроблені пошуки на рахунок оптимального методу машинного навчання для стегоаналізу, а також зроблений програмний продукт, який дозволить перевірити наявність стеганографії всередині файлу-контейнеру. Degree work executed by the student of group CS-408 Zhuk Anastasiia Petrivna. The topic is «Research and detection of steganographic transformation in digital images». Work is directed on reception obtain a bachelor's degree in a specialty 122 «Computer Science». The purpose and aim of the degree work are to study the possibilities of detecting steganographic changes in digital images based on algorithms and actual and the latest methods of artificial intelligence and machine learning in general. The research object is to reveal hidden and secret messages in digital containers such as photos, images, and videos. The practical significance is that we will be able to use AI methods to confirm and detect the presence of steganography modifications in the desired files to avoid various hacking or malicious software of potentially dangerous data. As a result of the thesis of significant relevance to this topic, the optimal machine learning method for steganalysis was researched and searched. A software product will check the presence of artificially added text inside the image container file.
No Thumbnail Available
Item
Дослідження архітектури розріджених мереж
(Національний університет «Львівська політехніка», 2022) Бердник, Данило Ігорович; Національний університет «Львівська політехніка»
Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-408 Бердником Данилом Ігоровичем. Тема «Дослідження архітектури розріджених мереж». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об'єкт – архітектури згорткових нейронних мереж такі як Lenet-5, Resnet-18 та VGG-11. Предмет дослідження – оптимізація різних архітектур згорткових нейронних мереж за допомогою різних методів розрідження та визначення об’єму інформації, який міститься у мережі. Мета – визначення різниці в об’ємі інформації, яку містить мережа отримана в результаті операції розрідження. Пошук патернів в розріджених мережах для подальшої побудови оптимальних нейронних мереж. В результаті роботи, для обраних архітектур мереж було застосовано методи, які дозволяють отримати розріджену архітектуру мережі та проведено оцінки отриманих архітектур метриками точності та обсягу інформації. Отримані результати дозволяють визначити патерни важливості шарів згорткових мереж. Загальний обсяг роботи: 57 сторінки, 19 рисунків, 19 посилань. The bachelor's qualification work was performed by a student of the KN-408 group Berdnyk Danylo Ihorovych. Topic " Investigation of the structure of sparce neural networks". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". Object architectures of convolutional neural networks such as Lenet-5, Resnet-18 and VGG-11. The subject of research is the optimization of different architectures of convolutional neural networks using different sparcity methods and methods for measuring the amount of information contained in the network. The purpose is to determine the difference in the amount of information contained in the network obtained as a result of the sparse operation. Search for patterns in sparse networks for further construction of optimal neural networks. As a result, for the selected network architectures, were used methods that allow to obtain a sparse network architecture and to evaluate the obtained architectures by metrics of accuracy and amount of information. The obtained results allow to determine the patterns of importance of layers of convolutional networks. Total volume of work: 57 pages, 19 figures, 19 links.
No Thumbnail Available
Item
Розроблення програмної системи розпізнавання емоційної характеристики обличчя людини
(Національний університет «Львівська політехніка», 2022) Лаврик, Юліана Олегівна; Національний університет «Львівська політехніка»
Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КН-410 Лаврик Юліаною Олегівною. Тема «Розроблення програмної системи розпізнавання емоційної характеристики обличчя людини». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є створення програмного продукту, що автоматизує процес розпізнавання емоційної характеристика обличчя людини. Об’єктом дослідження є процеси автоматизованого розпізнавання емоцій обличчя людини за зображенням. В результаті виконання дипломної роботи було розроблено програмну систему, що обробляє фото та розпізнає одну з базових емоцій обличчя людини. Загальний обсяг бакалаврської кваліфікаційної роботи 49 ст., 23 рис., 1 табл., 21 використане джерело. Bachelor's work was performed by a student of CS-410 group Lavryk Yuliana. Topic "Creation of Facial Emotion Recognition System". We all feel emotions and that is what makes us human. Knowledge of emotions provides important information that provides an opportunity to better understand human behavior. However, each individual shows them in their own way: facial expressions, gestures, voice, motor reactions, etc. Based on this the American psychologist, pr. Paul Eckman, researched the emotional state of person and derived the theory of seven basic emotions, which according to his research are primarily observed on the human face, which very clearly expresses them. These are such emotions as: hapiness, sadness, surprise, disgust, anger and fear. Each of these corresponds to a universal facial expression, the appropriate location of the main landmarks. In addition, the results of numerous surveys confirm that nonverbal components predominate over verbal ones, and facial expressions are one of the main channels of information in human interaction. Therefore, it will be appropriate to analyse of the human face for emotion recognition. The task of recognizing human emotions has become and still is widely discussed in the field of machine learning. This technology can serve a variety of areas and purposes: from creating games and applications to more complex and popular, such as analysis of people's mental state, discussions, marketing research, attention monitoring, driver status determination, robotics and more. In addition, evidence of a high level of interest in the field of emotion recognition is an analysis conducted in the Scopus, which showed that over the past five years, the number of works on this topic is growing.